六维力传感器静态解耦算法及静态标定的研究

耦合误差严重影响着六维力传感器的精度,标定试验的准确性对提高六维力传感器的精度也是必不可少的。本文针对传感器输出电压正负方向拟合函数不同提出了一种基于耦合误差和分段拟合建模的六维力传感器解耦算法。用十字梁结构的传感器进行标定试验,将得到的标定数据应用于解耦算法中。通过标定数据验证了基于耦合误差和分段拟合的静态解耦算法性能的优越性。     

六维力/力矩传感器静态解耦算法的研究与应用

维间耦合是影响多维力/力矩传感器测量精度的一个主要因素。介绍了六维力/力矩传感器维间耦合的基本原理,在研究基于求解矩阵广义逆的静态解耦算法的基础上,提出了基于耦合误差建模的静态解耦算法。以实验室研制的六维力/力矩传感器为例进行标定实验,用两种解耦算法对其进行解耦计算。实验结果证明基于耦合误差建模的静态解耦算法的有效性。     

六维力传感器静态标定系统软件设计

介绍了新型Stewart并联结构六维力传感器的静态标定系统组成及标定步骤，重点进行了静态标定软件的设计。以机器人手指用六维力传感器为例进行了实验，对实验结果的分析表明了该软件的正确性及实用性。     

基于IFWA-ELM的六维力传感器解耦算法

针对六维力传感器的维间耦合严重影响测量精度的问题,本文提出了一种基于改进烟花算法优化极限学习机（IFWA-ELM）的解耦算法。首先,对烟花算法的爆炸半径、变异算子和选择策略进行改进,形成改进烟花算法（IFWA）。其次,采用改进烟花算法寻找极限学习机的最佳网络参数,解决极限学习机随机生成初始权值和阈值导致网络不稳定、隐含层神经元数量对网络性能影响较大的问题。为了验证算法的解耦性能,本文以应用于4500m深海机械臂的六维力传感器作为研究对象,采用最小二乘法（LS）、BP神经网络（BPNN）、极限学习机（ELM）和IFWA-ELM算法进行解耦实验。实验结果表明：IFWA-ELM算法具有较好的非线性解耦能力,解耦后Ⅰ类误差控制在0.27%以内,Ⅱ类误差控制在0.13%以内,有效提高了六维力传感器的测量精度。     

Stewart六维力传感器解耦算法优化

为满足六维力传感器的高刚度要求,使用固支约束代替铰约束。通过对传感器样机单维加载获得的标定数据进行处理,发现在使用求解标定矩阵或BP神经网络训练的方法时,分别存在维间耦合较大和多维加载误差极大的问题。对此提出一种新的思路,即在标定时同时进行单维加载和多维加载。之后使用上述两种方法进行解耦,对比发现,对新的方法,在使用BP神经网络的方法解耦时,将最大误差降低到了2.27%,证明该方法能够同时解决六维力传感器的维间耦合问题和多维加载问题。     

机器人六维力传感器静态标定研究

针对Stewart并联结构的机器人六维力传感器，设计了其静态标定装置，对静态标定系统的结构组成及标定步骤进行研究。以机器人手指用六维力传感器为例进行了试验，对试验结果的分析表明了该标定系统设计及标定方法的正确性及实用性。     

三维力传感器的设计和静态解耦算法研究

针对三维力传感器在获取大量程空间三维力时存在精度低、维间耦合的问题,从机械解耦角度进行改进,弹性体采用十字梁型结构,竖梁两侧开设通槽,并将电阻应变片粘贴于竖梁和横梁两侧,通过电阻应变片组桥方式连接.利用万能试验机对传感器进行标定加载分析,基于最小二乘理论对经多次测量筛选出的数据进行拟合,得出该传感器输入载荷与输出电压之...     

基于坐标变换的六维力传感器静态标定方法

为了提高传感器的测量精度,研究了六维力传感器标定矩阵的构造方法。首先,指出了传统标定矩阵的物理意义。然后,在传统标定矩阵中引入坐标平移变换算式,提出了一种综合考虑位置、姿态、坐标轴刻度比例缩放变换关系的六维力传感器静态标定方法。在标定试验的基础上,构造了标定矩阵,并对实测数据进行了补偿计算。误差分析表明:在传感测量系统无平移系统误差时,与传统标定方法相比,该方法的补偿精度略有下降。当在传感测量中加入平移系统误差时,该方法的补偿精度不变,而传统标定方法的测量精度明显下降。该方法起到了消除平移系统误差作用。     

基于MSVR的六维腕力传感器静态解耦算法

针对维间耦合会影响六维腕力传感器测量精度的问题,提出了基于多输出支持向量回归机（Multi-output support vector regression,MSVR）的解耦算法。以实验室研制的六维腕力传感器为例进行静态标定实验,使用基于MSVR的解耦算法以及传统的基于最小二乘求解标定矩阵的解耦算法对标定数据进行处理分析。实验结果表明,本文提出的解耦算法稳定可靠,能有效抑制维间耦合的干扰,具有较高的解耦精度。     

新型力解耦机器人六维力传感器研究

用应力分析的方法得到了一个可用于测力的应用测量原理 ,根据该原理设计了一种新型六维力传感器 ,分析了其受力与变形元件测量点应力的对应关系。分析结果表明该传感器的输出是力解耦的 ,具有结构简单 ,工艺性好等优点 ,可应用在仿人行走机器人脚部以及其它类型机器人需要使用多维力传感器的场合     

Stewart六维力传感器优化设计

对Stewart六维力传感器进行了优化设计分析,在有限元分析的基础上,通过球头球窝结构、十字槽结构以及圆环内嵌十字梁结构等形式,增强了传感器整体的抗耦能力。同时,对优化前后的传感器进行了试验比对,在一维加载时,传感器的最大误差由3.28%减小到0.41%;在三维加载时,最大误差由4.76%减小到2.22%。从以上的数据可以看出:改进后的设计更加合理,提高了传感器的精度。     

一种新型自解耦六维力/力矩传感器结构设计与优化

针对多维传感器广泛存在维间耦合效应,精度难以提高的问题,设计了一种具有自解耦特性的新型六维力/力矩传感器.采用有限元法对该传感器弹性体进行静力分析,研究了结构在不同工况下的应力应变分布.基于结构变形特点,对特征点位置和布片组桥方式进行了优化.同时也对结构进行了维间耦合分析,验证了该新型传感器具有耦合效应低的优点,提高了传感器的精度,具有较好的应用前景.     

六维腕力传感器非线性正解耦方法设计

多维力传感器利用其多个转换单元完成测量加载于其结构上未知负载的作用效果,解耦是其设计的重要组成部分。针对传统静态线性解耦方法的不足,试图将传统线性解耦方程扩展为多项式结构,受其多元高次方式通解形式的启发,构造了一种多项式非线性静态正解耦方程,该方法无需传统线性解耦方法中的曲线拟合、逆解,不依赖以系统是线性为前提,且方程可以扩展成任意结构的多项式。实验结果表明:该方法能降低输出耦合误差。     

水下灵巧手指端力传感器及静态标定方法

指端力传感器是水下灵巧手实现复杂作业的关键,开展了基于圆筒结构的指端力传感器研究。由于指端力传感器的结构特点,采用通常六维力静态标定方法较困难,且精度无法保证。因此,提出基于径向基函数(RBF)神经网络的静态标定方法,对标定装置、标定过程设计进行了研究。以研制的指端力传感器为对象进行了静态标定试验。结果表明:使用基于RBF神经网络的静态标定方法有效地保证了传感器测试精度,可满足目前水下灵巧手研究要求。结果证明了该方法的可行性和有效性。     

基于虚拟仪器的多维力传感器静态标定系统研究

对多维力传感器静态标定原理进行了研究,设计了由数据采集系统和静态性能分析系统组成的多维力传感器静态标定系统.在标定装置上分别对多维力传感器施加载荷,实时显示加载力信息,对输出数据采集并存储.数据采集系统同步实时采集传感器各维输出,避免了传统数据采集的测量误差.数字滤波和传感器性能分析模块实现了实时在线监测多维力传感器多项静态指标和对标定矩阵的高精度标定.通过实验测试,该标定系统达到了预期的性能指标,对多维力传感器性能标准的统一具有现实意义.     

基于Matlab和Origin实现测力传感器的静态标定

为了对用于摩擦磨损试验机的测力传感器进行静态标定,对其进行加载、卸载试验,根据最小二乘原理,分别采用Matlab和Origin 2种功能强大的数据分析软件对试验数据进行线性回归运算得到测力传感器输入一输出数学模型和灵敏度、非线性误差等静态标定指标.结果表明:2种软件标定结果十分接近,且具有各自的特点.     

微弯光纤力传感器实验研究

探索光纤在载荷力微扰下的输出与力的关系特性，利用压电陶瓷的振动驱动在力作用下的微弯变形器扰动光纤，改变其输出，实验表明，在0.5-12mN范围内输与力成线性关系，线性度为1％，且系统设计具有机械调零，过载保护功能。     

超磁致伸缩力传感器的模型研究

磁致伸缩逆效应是稀土超磁致伸缩材料的一个重要应用特性,应用磁致伸缩逆效应可以制作超磁致伸缩力传感器,基于能量变分原理,建立了超磁致伸缩力传感器的有限元模型。应用该模型计算了超磁致伸缩力传感器空气隙中的磁感应强度和磁致伸缩棒上施加力的关系,并与实验值进行了比较。计算结果与实验结果符合较好,表明建立的超磁致伸缩力传感器的有限元模型是有效的。